正交設(shè)計聯(lián)合時間交換法探索EQ-5D量表積分體系研究*

葉靜陶 王國威 張 嬌 卓 琳 蔡卿卿 姜金星 劉 毅 卓 朗△

正交設(shè)計聯(lián)合時間交換法探索EQ-5D量表積分體系研究*

葉靜陶1王國威1張 嬌1卓 琳2蔡卿卿1姜金星1劉 毅1卓 朗1△

目的采用正交設(shè)計典型狀態(tài)聯(lián)合時間交換法（TTO）探索構(gòu)建適合中國人群的生命質(zhì)量量表（EQ-5D）積分體系建模方法。方法采用分層整群隨機抽樣的方法，從醫(yī)學(xué)院校按年級、專業(yè)分層抽取在校大學(xué)生200人，選取L18（2×37）正交設(shè)計表得到18個標準狀態(tài)。應(yīng)用STATA/SE 12．0軟件構(gòu)建了9個加權(quán)最小二乘多元線性回歸模型，模型包括11個啞變量。結(jié)果總體水平上以中位數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的WLS回歸模型（模型AM 00）最優(yōu)，該模型無截距、無N3變量，具有簡潔、高效的特點，其決定系數(shù)R2＝0．9997，平均絕對誤差MAE＝0．04769。且評估曲線具有明顯的國人文化特征。結(jié)論總體水平上以中位數(shù)為基礎(chǔ)無N3無截距的WLS回歸模型（AM 00）是最優(yōu)模型，該種建模方法最為合理。

正交設(shè)計 時間交換法 EQ-5D量表 積分體系 WLS回歸模型

為了能相對準確地測評生命質(zhì)量，一些國際性組織制訂了生命質(zhì)量量表，常用的包括SF-36、EQ-5D、NHP等［1－3］。其中，歐洲生命質(zhì)量量表（EQ-5D）是1990年由歐洲生命質(zhì)量組織（EuroQol Group）首次提出的一種標準化的生命質(zhì)量測評工具［4］，主要包括五維度量表和直觀式健康量表兩部分［5－6］。該量表由5個維度組成：行動、自我照顧、日?；顒?、疼痛/不舒服、焦慮/沮喪，每個維度包含沒有困難、有中度困難、有重度困難三個等級。因其對被測人群受教育程度要求較低，同時又具有簡明易懂、易于操作、可信度高、開展方式靈活等優(yōu)點在國際上獲得了較為廣泛的應(yīng)用［7］，主要應(yīng)用于健康狀況的評定［8］、衛(wèi)生政策的制定［9］、成本效用分析［10］等方面。

而目前對于EQ-5D的建模方法尚不統(tǒng)一，早在1997年，Dolan［11］采用時間權(quán)衡法（time trade-off，TTO）建立了基于個體水平上的英國生命質(zhì)量評估模型。而2014年，Liu GG［12］構(gòu)建了基于均值的總體水平上的TTO模型。英國、荷蘭等國家的模型中包含N3變量，而日本、津巴布韋等國的模型不包含N3變量［13］。此外，在總體水平上應(yīng)該以均值為基礎(chǔ)還是以中位數(shù)為基礎(chǔ)建模更合理，對于這些疑問，國內(nèi)均未見研究報道。

因此，本研究旨在采用TTO方法測評典型狀態(tài)，并將其結(jié)果與英國、日本等國家進行分析比較，探討采用何種方法更為合理，從而提高我國生命質(zhì)量研究水平，為構(gòu)建適合中國人群的EQ-5D評估模型提供參考。

對象和方法

1．研究對象

本研究選取了具有醫(yī)學(xué)知識背景的醫(yī)學(xué)院校大學(xué)生作為測評對象，以分層整群隨機抽樣的方法抽取了200名醫(yī)學(xué)生作為應(yīng)答者，經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的調(diào)查員面對面詢問其對18個假設(shè)狀態(tài)進行評定，并提醒應(yīng)答者不要過分關(guān)注變量之間的相關(guān)性，慎重給予極端值的評分。共進行了200份問卷調(diào)查，最終回收有效問卷193份。

2．研究方法

（1）標準健康狀態(tài)的設(shè)計

本研究采用了EQ-5D量表五因素三水平問卷，選取L18（2×37）正交設(shè)計表，得到18個假設(shè)狀態(tài)，參文獻［14］。

（2）時間權(quán)衡法（TTO）與模型啞變量的設(shè)計

時間權(quán)衡法（TTO）是指應(yīng)答者處于某種假定的健康狀態(tài)10年，自愿換取完全健康狀態(tài)時所能接受的最短的時間。如果狀態(tài)比死亡要優(yōu)，愿意換取的最短時間為t，生命質(zhì)量為Q，則Q＝t/10；如果狀態(tài)比死亡要差，愿意忍受的最長時間為t，則Q＝－（10－t）/t。

本研究總共設(shè)計了11個啞變量，包括M 2、M 3、S2、S3、U2、U3、P2、P3、A2、A3、N3等，其中M 2、S2、U2、P2及A2分別表示行動能力、自我照顧能力、日?；顒幽芰?、疼痛/不舒服、焦慮/抑郁處于水平2時為1，否則為0；M 3、S3、U3、P3及A3分別表示這五個維度處于水平3時為1，否則為0。N3啞變量表示任意1個維度處于水平3時為1，否則為0。

（3）回歸模型

本研究采用了加權(quán)最小二乘回歸法（WLS）分別在個體水平上和總體水平上構(gòu)建模型［15］，其中總體水平上又分別以均值和中位數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建模型。

模型按照擬合優(yōu)度指標進行比較，包括決定系數(shù)（R2）、與均值相關(guān)系數(shù)（r）、平均絕對誤差（MAE）等。R2和與r越高、MAE越低則模型越好。

（4）統(tǒng)計分析

數(shù)據(jù)清理根據(jù)每18個狀態(tài)的箱式圖，人工識別并清理了30（0．86%）個離群值。采用STATA/SE 12．0軟件進行多元線性回歸模型的構(gòu)建和分析。

結(jié) 果

1．模型系數(shù)

本研究用WLS方法分別在個體水平上和總體水平上構(gòu)建了包含和不包含N3變量，含有或不含有常數(shù)項的模型（共9個），見表1。

表1 以WLS為基礎(chǔ)構(gòu)建的模型系數(shù)估計表

模型名稱及其含義為：In表示個體水平上的模型；Am表示以均值為基礎(chǔ)構(gòu)建的總體水平上的模型；AM表示以中位數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的總體水平上的模型；第一個數(shù)字1或0分別表示有或無常數(shù)項；第二個數(shù)字1或0分別表示有或無N3變量。建模的順序依次為11，10，00。例如：In10表示個體水平上有常數(shù)項無N3變量的模型，AM 00表示總體水平上以中位數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的無常數(shù)項無N3變量的模型。

表2數(shù)據(jù)表明，在個體水平下，模型In10相關(guān)系數(shù)r最大，而MAE最小，但是該模型常數(shù)項無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0．05），因此進一步簡化成無常數(shù)項模型In00。在總體水平下，Am11和AM 11模型都顯示出了常數(shù)項、N3模型無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0．05）。在模型簡化過程中，模型Am10和AM 10的常數(shù)項依然無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0．05）。因此進一步簡化為Am00和AM 00。

模型In00，Am00和AM 00三者相比，Am00和AM 00具有較高的決定系數(shù)（R2）和較低的平均絕對誤差（MAE），模型優(yōu)度相似。但當數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布時，以中位數(shù)為基礎(chǔ)建模比均值更為合理，因此模型AM 00是本研究的最優(yōu)模型。

2．參照體系

為了將本研究構(gòu)建的模型同其他國家模型的特征進行比較，本研究選擇荷蘭、英國、日本、津巴布韋的模型作為對比，見表2。

表2 本研究及同其他國家的模型系數(shù)表

3．各模型對典型狀態(tài)的積分圖

本研究構(gòu)建的模型In00、Am00、AM 00積分曲線見圖1，根據(jù)模型的優(yōu)度，我們選擇AM 00與其他國家進行比較。

圖1 本研究構(gòu)建的模型In00、Am00、AM 00對典型狀態(tài)積分圖

本研究構(gòu)建的最優(yōu)模型AM 00與荷蘭、英國和日本、津巴布韋等國的模型對典型狀態(tài)的積分見圖2。

圖2 本研究同荷蘭、英國、日本、津巴布韋的模型對典型狀態(tài)積分圖

圖2 顯示，模型AM 00對典型狀態(tài)的積分曲線明顯高于英國、荷蘭的曲線，尤其是曲線的后半段。模型AM 00和日本、津巴布韋的積分曲線較為相似，尤其是和津巴布韋的更為接近。

討 論

1．本研究的必要性

EQ-5D在很多領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用，然而，我國尚未建立適合本國人群偏好的EQ-5D效用積分模型，最常用的仍是英國或日本的結(jié)果［16］。因此，非常有必要構(gòu)建國人模型。而何種建模方法最優(yōu)目前尚不統(tǒng)一，國內(nèi)也缺乏相關(guān)的研究報告，因此本研究就建模方法及模型特征進行探討。

2．本研究構(gòu)建的模型簡潔高效

模型AM 00無常數(shù)項、無N3變量，是最簡潔的模型。當模型性能近似時，最簡約的模型是首選［11，17］。在完全完好的狀態(tài)下，生命質(zhì)量為1，我們構(gòu)建模型的y用的是1-生命質(zhì)量，為0，模型本身應(yīng)該通過原點，所以模型應(yīng)該無常數(shù)項；如果增加常數(shù)項，會人為造成曲線扭曲。本研究結(jié)果顯示，在整體水平上增加了N3變量之后，P＞0．05。日本、津巴布韋等國家的常模也無N3項，一方面N3變量可以增加變量之間的相關(guān)性從而造成誤差，另外一方面會增加模型和應(yīng)用的復(fù)雜性。因此無常數(shù)項、無N3變量的模型更為可靠。

3．總體水平上的模型較優(yōu)

個體水平上的回歸模型構(gòu)建過分依賴于個體對健康狀態(tài)的理解。Lee YK等人［18］指出總體水平上的回歸模型能夠消除個體水平上數(shù)據(jù)的差異性，產(chǎn)生更好的結(jié)果?？紤]到數(shù)據(jù)存在個體內(nèi)部評分相關(guān)性，可能影響模型的結(jié)果，我們分別以均值和中位數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建總體水平上的回歸模型。研究結(jié)果顯示在總體水平上，基于中位數(shù)的模型AM 00和基于均值的模型Am00優(yōu)度相似，都優(yōu)于其他模型。但從理論上，當數(shù)據(jù)不是正態(tài)分布時，中位數(shù)更能代表總體的集中趨勢［19］，更能符合意愿支付法（w illingness to pay，WTP）［20］。因此，基于整體水平建模時應(yīng)考慮中位數(shù)。

4．模型曲線具有國人文化特征

由圖2可見，本研究構(gòu)建的模型積分曲線明顯高于英國、荷蘭等發(fā)達國家，這種差異可能來自三個方面：①因為不同文化特征對苦難的理解不同［14，21］，中國是發(fā)展中國家，經(jīng)濟狀況不發(fā)達，對生命質(zhì)量的期望低于英國、荷蘭。②荷蘭和英國的模型有常數(shù)項，這個參數(shù)會造成評估曲線的下降。③EQ-5D量表及生命質(zhì)量測量方法在引入和翻譯的過程中可能產(chǎn)生偏差。

模型AM 00的積分曲線與日本、津巴布韋的較為接近，因為中國與日本在地域、文化、對健康的偏好等方面較為相似［22］。中國與津巴布韋同屬于經(jīng)濟欠發(fā)達國家［23］，因此對生命質(zhì)量的期望較為接近。

5．不同國家生命質(zhì)量的影響因素不同

由表2數(shù)據(jù)可知，對生命質(zhì)量影響最大的因素，本研究的AM 00模型是生活自理、行動能力上的嚴重障礙，荷蘭是疼痛和焦慮，英國是疼痛和行動能力，日本是行動能力，津巴布韋是疼痛。對生命質(zhì)量影響最小的因素，本研究的是中等程度的疼痛，荷蘭的是行動能力和日常活動，英國是日?；顒雍徒箲]，日本是日?；顒雍妥晕艺樟希虬筒柬f是日常活動和焦慮。簡單地理解：荷蘭、英國、津巴布韋最怕疼痛，日本最怕癱在床上，我們的應(yīng)答者最怕不能自我照料。

6．本研究的優(yōu)點

本研究選擇醫(yī)學(xué)院校大學(xué)生作為樣本也具有一些優(yōu)點，如理解能力強、依從性好，保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少邏輯不一致性。因此本研究數(shù)據(jù)質(zhì)量高，可以為構(gòu)建模型提供方法學(xué)基礎(chǔ)，為下一步國人模型的構(gòu)建提供參考。

［1］湯明新，郭強，閻小妍，等．健康相關(guān)生命質(zhì)量評價研究與應(yīng)用現(xiàn)狀．中國社會醫(yī)學(xué)雜志，2006，23（1）：39-42．

［2］韓月蓉，吳晶，從洪良，等．EQ-5D和SF-36對中國穩(wěn)定性心絞痛患者應(yīng)用的效度和靈敏度評價．中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2013，30（6）：829-832

［3］劉潔，曲波，朱亞鑫，等．男男性接觸人群生命質(zhì)量及影響因素調(diào)查分析．中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2015，32（6）：977-978．

［4］Rabin R，de Charro F．EQ-5D：a measure of health status from the EuroQol Group．Ann Med，2001，33（5）：337-343．

［5］田斐，高建民，郭海濤，等．歐洲五維度健康量表（EQ-5D）研究與應(yīng)用概況．衛(wèi)生經(jīng)濟研究，2007（9）：42-44．

［6］Richard Brooks．W ith the EuroQol Group．EuroQol：the current state of play．Health Policy，1996，37（1）：53-72．

［7］吉珂，周王艷．歐洲生命質(zhì)量量表EQ-5D的應(yīng)用研究進展．國外醫(yī)學(xué)（衛(wèi)生經(jīng)濟分冊），2010，27（4）：168-172．

［8］馬莉，陳俊峰，顧曉芬，等．基于EQ-5D量表的子宮頸癌患者生命質(zhì)量評價．中國婦幼保健，2013，28（21）：3471-3473．

［9］Imai H，F(xiàn)ujii Y，F(xiàn)ukuda Y，et al．Health-related quality of life and beneficiaries of long-term care insurance in Japan．Health Policy， 2008，85（3）：349-355．

［10］劉敏，張?zhí)K川，閆杰，等．冠心病血運重建術(shù)后患者采用醫(yī)院與社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心聯(lián)合干預(yù)模式的藥物經(jīng)濟學(xué)分析．中國醫(yī)院藥學(xué)雜志，2013，33（19）：1634-1638．

［11］Dolan P．Modeling valuations for EuroQol health states．Med Care，1997，35（11）：1095-1108．

［12］Liu GG，Wu H，LiM，et al．Chinese time trade-off values for EQ-5D health states．Value Health，2014，17（5）：597-604．

［13］Szende A，Oppe M，Devlin N．EQ-5D Value Sets：Inventory，comparative review and user guide．Dordrecht：Springer，2007．

［14］孫碩，卓琳，卓朗，等．聯(lián)合分析法探索EQ-5D量表積分體系．中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2015，32（6）：1031-1036．

［15］郎靜波．廣義最小二乘法在建立回歸模型中的應(yīng)用．浙江統(tǒng)計，2001（5）：18-19．

［16］岳明，趙緋麗，吳久鴻，等．地區(qū)因素對生活質(zhì)量總體積分和效用的影響：北京昆明兩地慢性前列腺炎患者生命質(zhì)量比較調(diào)查．中國衛(wèi)生經(jīng)濟，2010，29（11）：89-91．

［17］Yang Y，Brazier J，Tsuchiya A，et al．Estimating a preference-based single index from the Overactive Bladder Questionnaire．Value Health，2009，12（1）：159-166．

［18］Lee YK，Nam HS，Chuang LH，et al．South Korean time trade-off values for EQ-5D health states：modeling with observed values for 101 health states．Value Health，2009，12（8）：1187-1193．

［19］Shaw JW，Pickard AS，Yu S，etal．A median model for predicting U-nited States population-based EQ-5D health state preferences．Value Health，2010，13（2）：278-288．

［20］Beikert FC，Langenbruch AK，Radtke MA，et al．Willingness to pay and quality of life in patients with atopic dermatitis．Arch Dermatol Res，2014，306（3）：279-286．

［21］Bailey H，Kind P．Preliminary findings of an investigation into the relationship between national culture and EQ-5D value sets．Qual Life Res，2010，19（8）：1145-1154．

［22］李明暉，羅南．歐洲五維健康量表（EQ-5D）中文版應(yīng)用介紹．中國藥物經(jīng)濟學(xué)，2009（1）：49-57．

［23］Jelsma J，Hansen K，Kind P，etal．How do Zimbabweans value health states？Popul Health Metr，2003，1（1）：11．

（責任編輯：劉 壯）

Exploring EQ-5D Value Set by Orthogonal Design with the Time Trade-off

Ye Jingtao，Wang Guowei，Zhang Jiao，et al．
（Xuzhou Medical University（221004），Xuzhou）

ObjectiveTo find the EQ-5D value set with the typical state of orthogonal design by the Time Trade-Off（TTO）for the general Chinese population．MethodsIn a cluster random sampling method，200 college students were selected from the medical university stratified by the grade and themajor．18 states were designed by L18（2×37）．The nine WLS multivariate linear regression models were constructed by STATA/SE 12．0 software．In total，11 dummy variables were included in this models．ResultsModel AM 00 was estimated using WLS regression based on median at the aggregate level，it was the best performing model．Model AM 00 has no constant and no N3，it has the advantages of simple and high efficiency，R2＝0．9997，MAE＝0．04769．The evaluating curve has traditional sino cultural characteristics．ConclusionThe WLS regression model based on median without N3 and constant at the aggregate level（Model AM 00）yielded the best-perform ing model．This is the most reasonable modeling method．

Orthogonal design；Ttime trade-Off（TTO）；EuroQol five-dimension questionnaire；Value set；WLS regression models

江蘇省大學(xué)生創(chuàng)新計劃（201510313065X）

1．徐州醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院（221004）

2．新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院

△通信作者：卓朗，E-mail：episoft＠163．com